Resultados por Subcuenca
Augusto Souto-Perez
9/12/2020
Datos
Aspecto:
env_results %>% head## channel id mon day yr Nitrogen Phosphorus flo_out precip evap
## 1 1 1 1 31 2000 1.137e+04 4.232e+02 272.700 1.529000 3.022e+06
## 2 5 8 1 31 2000 1.069e+04 4.231e+02 272.200 1.568000 1.215e+00
## 3 8 14 1 31 2000 1.060e+04 4.230e+02 272.000 7.111000 2.098e+07
## 4 13 33 1 31 2000 1.059e+04 4.229e+02 270.000 13.250000 2.169e+07
## 5 18 51 1 31 2000 3.291e+00 3.268e+02 202.800 2.908000 2.285e+00
## 6 25 67 1 31 2000 9.935e-01 2.202e-03 1.348 0.002365 1.051e-02
## date_env P_Concentration N_Concentration scenario subbasin
## 1 2000-01-31 1.796167e-02 0.4825714053 sc1 13
## 2 2000-01-31 1.799041e-02 0.4545439083 sc1 12
## 3 2000-01-31 1.799939e-02 0.4510484749 sc1 11
## 4 2000-01-31 1.812843e-02 0.4539609053 sc1 10
## 5 2000-01-31 1.865092e-02 0.0001878219 sc1 4
## 6 2000-01-31 1.890661e-05 0.0085302987 sc1 3P, N y Caudal
En la imagen, donde los channels estan en azul y la subcuenca en negro, se nota que no están incluidos todos los channels.
Canales y Subcuencas del archivo hru2.shp
Escenarios:
- Rot 1 y 6 con riego al 80%
- Rot 1 y 6 con riego al 95%
- Rot 1 y 6 con riego al 40%
- Rot 1 con riego al 80%
- Rot 1 con riego al 95%
- Rot 1 con riego al 40%
- Rot 6 con riego al 80%
- Rot 6 con riego al 95%
- Rot 6 con riego al 40%
- Base sin riego
plotly::ggplotly(
ggplot(env_results, aes(x=scenario, y=P_Concentration))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~subbasin,scales = "free_y")+
scale_y_continuous(limits = quantile(env_results$P_Concentration, c(0.10, 0.90)))+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
)plotly::ggplotly(
ggplot(env_results, aes(x=scenario, y=N_Concentration))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~subbasin,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))+
scale_y_continuous(limits = quantile(env_results$N_Concentration, c(0.10, 0.90)))
)plotly::ggplotly(
ggplot(env_results, aes(x=scenario, y=flo_out))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~subbasin, scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))+
scale_y_continuous(limits = quantile(env_results$flo_out, c(0.10, 0.90)))
)Salidas
Notar que el nivel permitido por dinama es de hasta 0.25 mg/L en P y 10 mg/L en N. A continuación los resultados por canal y subcuenca.
Los resultados solo por subcuenca son los siguientes:
Riego
El primer grafico muestra todos con la misma escala para detectar cuales son los años con mas riego. El resto estan por escala de cada año.
irr_yr <-
readRDS("C:/Users/Usuario/Desktop/Git/Tesis/San_Salvador/Data_Simulaciones_Eco/irr_yr.RDS")
irr_yr<-
irr_yr %>% plyr::join(hru_info, by="hru")
irr_yr %>% head## # A tibble: 6 x 9
## # Groups: hru [1]
## hru yr irr_sum irr_cost scen area lu_mgt Rotacion_riego Subbasin
## <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 11 2000 64 41.6 sc1 7.34 agrc3_lum 1 1
## 2 11 2001 32 20.8 sc1 7.34 agrc3_lum 1 1
## 3 11 2005 96 62.4 sc1 7.34 agrc3_lum 1 1
## 4 11 2007 32 20.8 sc1 7.34 agrc3_lum 1 1
## 5 11 2008 160 104 sc1 7.34 agrc3_lum 1 1
## 6 11 2009 96 62.4 sc1 7.34 agrc3_lum 1 1ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Subbasin)+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~yr,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Subbasin,scales = "free_y" )+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~yr,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Rotacion_riego, scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_cost))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Subbasin,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_cost))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~yr,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_cost))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Rotacion_riego, scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum/area))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Subbasin, scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum/area))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~yr,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_sum/area))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Rotacion_riego, scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_cost/area))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Subbasin, scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_cost/area))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~yr,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
ggplot(irr_yr %>% filter(!is.na(Subbasin)), aes(x=scen, y=irr_cost/area))+
geom_boxplot()+
facet_wrap(~Rotacion_riego, scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
Precipitacion
plotly::ggplotly(
ggplot(env_results %>% filter(scenario=="sc1") %>% filter(id==1) , aes(x=yr,y=precip))+
geom_bar(stat="identity")+
coord_flip()
)plotly::ggplotly(
ggplot(env_results %>% mutate(estacion=case_when(mon=="1" | mon=="2" | mon=="3"~"Verano", mon=="4" | mon=="5" | mon=="6"~"Otonio", mon=="7" | mon=="8" | mon=="9"~"Invierno", mon=="10" | mon=="11" | mon=="12"~"Primavera" )) ,
aes(x=yr,y=precip))+
geom_bar(stat="identity")+
facet_wrap(~estacion,scales = "free_y")+
#+ facet_wrap(~estacion,scales = "free_y")+
theme(axis.text.x =element_text(angle=90,
hjust=1),
text = element_text(size=12))
)